用扩展名判断文件格式非常简单，但是有可能是错误的。jpeg文件有固定的文件头，其文件头的格式如下：StartMarker|JFIFMarker|HeaderLength|Identifier0xff,0xd8|0xff,0xe0|2-bytes|"JFIF\0"所以可以通过文件头的方式快速判断文件格式：defis_jpg(filename):data=open(filename,'rb').read(11)ifdata[:4]!='\xff\xd8\xff
系统 2019-09-27 17:54:42 2313
前言尽管全国二级Python整体上难度不大，但是要求却非常细致，与二级VFP、Access、二级C和C++等非常相似，因为这毕竟是软件开发的基础要求，而且考生如果将来致力于软件开发的话，这样的要求是必需的。所以，二级的这种“非常细致”的要求，从这一点上讲，并不过分。既然是国家二级，既然是一种统考考试，肯定存在很大的规律性可循。但是，教材的细致性与熟练性是每一位考生都不能马虎的。关于复数关于复数，在教材第三章《基本数据类型》中，作为数字类型的一个子类出现，所
系统 2019-09-27 17:54:01 2313
作用域LEGB作用域：变量起作用的范围。LEGB含义解释：L—Local(function)局部作用域；函数内的命名空间，可以通过locals()查看。E—Enclosingfunctionlocals外部嵌套作用域；外部嵌套函数的命名空间(例如closure闭包函数)G—Global(module)全局作用域；函数定义所在模块（.py文件）内的命名空间，可以通过globals()查看。B—Builtin(Python)内置模块作用域；Python内置模块
系统 2019-09-27 17:53:56 2313
Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第四章使用数据库本章介绍了数据库的使用。之前那本《Python爬虫》中有谈到数据库的使用，这里就不再详细介绍。仅记录了一点自己没有了解到的东西。相关内容可参考之前的文章。https://blog.csdn.net/cjx14060307101/article/details/90046558第17单元设置MySQL数据库如果要插入新的数据，首先需要删除已有的索引，才能插入数据并重新添加索引。UN
系统 2019-09-27 17:53:33 2313
我们直接用Requests、Selenium等库写爬虫，如果爬取量不是太大，速度要求不高，是完全可以满足需求的。但是写多了会发现其内部许多代码和组件是可以复用的，如果我们把这些组件抽离出来，将各个功能模块化，就慢慢会形成一个框架雏形，久而久之，爬虫框架就诞生了。利用框架我们可以不用再去关心某些功能的具体实现，只需要去关心爬取逻辑即可。有了它们，可以大大简化代码量，而且架构也会变得清晰，爬取效率也会高许多。所以如果对爬虫有一定基础，上手框架是一种好的选择。本
系统 2019-09-27 17:53:32 2313
整个排序算法分两部分来总结，这篇总结第一部分一些相对简单和常用的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序和希尔排序。冒泡排序冒泡排序应该是大家接触的最早的排序方法了，理解起来也十分简单。冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。算法描述比较相邻的
系统 2019-09-27 17:52:15 2313
一，print()函数print作用：把“”内部的内容，输出到屏幕。print(“helloworld”)print(“hellopython”)二，注释注释的作用：使用自己熟悉的语言，在程序中对某些代码进行标注说明，增强程序的可读性。单行注释（行注释）以#开头，#右边的所有东西都被当作说明文字，而不是真正要执行的程序，只起到辅助说明的作用（#后建议有一个空格）例：#这是一个单行注释print(“helloworld”)也可以在代码后面增加单行注释是为了保
系统 2019-09-27 17:52:12 2313
学习了Python相关数据类型，函数的知识后，利用字符串的分割实现了输入任意多个数据，并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串，以空格为分隔符，将分割的数据存入列表（lst1）中，将lst1中的数据转存入另一个空列表（lst）中，转存时将字符串转化为整型，从而利用函数求出lst中数的和、平均值，是Python基础（5）中结尾程序的升级版。代码如下：print("-----求平均值，可输入任意多个数-------")lst=[]#定义一个空列表str=
系统 2019-09-27 17:51:18 2313
前言Martin(Bob大叔)曾在《代码整洁之道》一书打趣地说：当你的代码在做CodeReview时，审查者要是愤怒地吼道：“Whatthefuckisthisshit?”“Dude,Whatthefuck！”等言辞激烈的词语时，那说明你写的代码是BadCode，如果审查者只是漫不经心的吐出几个“Whatthefuck?”，那说明你写的是GoodCode。衡量代码质量的唯一标准就是每分钟骂出“WTF”的频率。一份优雅、干净、整洁的代码通常自带文档和注释属性
系统 2019-09-27 17:50:58 2313
之前的文章里面谈到过，我从R转到Python上，一个很大的不习惯就是R的数据结构比较简单，但是Python的数据类型比较多，很容易就令人头脑混乱。但是今天学习了一下Udacity的课程，顿时就清楚多了。Python最基础的数据类型包括数组、列表、字典比较常见的。而Numpy和Pandas的数据类型是在基础数据类型上建立，彼此相关，又彼此不同。Numpy里面最基本的就是一维的对象np代指，这点我认为和列表list基本没有什么不同，很多操作（比如各种的for循
系统 2019-09-27 17:49:11 2313
